Логашенко И.Б.Современные методы обработки экспериментальных данных презентация

данных

программная оболочка (библиотека), предоставляющая большое количество инструментов, необходимых для обработки данных.

Может использоваться и как приложение, и как библиотека
Огромное количество иструментов
гистограммы, функции, подгонка
сохранение и обработка больших объемов данных
научная графика
математическая библиотека
многопараметрический анализ данных (например, нейронные сети)
интеграция с Python, Ruby, Mathematica

описание классов
http://root.cern.ch/drupal/content/reference-guide

Примеры
http://root.cern.ch/root/html/tutorials/
http://root.cern.ch/drupal/content/howtos

Описание пакета TMVA
http://tmva.sourceforge.net/docu/TMVAUsersGuide.pdf

ROOTSYS=…
export PATH=${PATH}:${ROOTSYS}/bin
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:${ROOTSYS}/lib
Запуск ROOT из командной строки
Usage: root [-l] [-b] [-n] [-q] [file1.C ... fileN.C]
Options:
-b : run in batch mode without graphics
-n : do not execute logon and logoff macros as specified in .rootrc
-q : exit after processing command line macro files
-l : do not show splash screen

Пример: root –l

языка ROOT использует CINT – интерпретатор С++

root[0] TH1D *h = new TH1D(“h1”,“Test histogram”,100,0,10);
root[1] TF1 *f = new TF1(“f1”,“x-x*x”,0,1);
root[2] h->FillRandom(“f1”,1000);
root[3] h->Draw();
root[4] char *axis_title = “x, cm”;
root[4] h->GetXaxis()->SetTitle(axis_title);
root[5] .q

автоматически дополняет имя класса и показывает список методов
root[0] TBrow
root[1] TH1D(
Декларация переменных не обязательна
root[0] h = new TH1D(“h1”,“Test histogram”,10,0,10)
Возможность использования как . , так и ->
root[0] h = new TH1D(“h1”,“Test histogram”,10,0,10)
root[1] h.Draw()
Обращение к объекту по имени
root[0] new TH1D(“h1”,“Test histogram”,10,0,10)
root[1] h1->Draw()

встроенных команд, начинающихся с .
root[0].?
список всех дополнительных команд CINT
root[1].X [filename]
загрузить [filename] и выполнить функцию [filename]
root[2].L [filename]
загрузить [filename]
root[3] .! ls
выполнить команду shell
root[4] .files
список загруженных файлов
root[5] .class [name]
определение класса [name]
root[6] .g
список всех глобальных объектов
root[7] .ls
список объектов в текущей директории
root[8] .pwd
имя текущей директории, графического окна и графического стиля

переменных:

gRandom - генератор случайных чисел
gRandom->Gaus(1,2)
gRandom->Rndm()
gRandom->Poisson(4)
gFile – указатель на текущий рабочий файл
gFile->GetName()
gDirectory – указатель на текущую рабочую директорию
gDirectory->GetName()
gSystem – системная информация о текущей сессии ROOT
gSystem->HostName()
gROOT – доступ к внутренней информации текущей сессии ROOT
gROOT->GetListOf()
gROOT->ProcessLine(“.! ls”)
gROOT->LoadMacro(“myutil.cc”)
TH1D *h1 = (TH1D*)gROOT->FindObject(“h1”)

y[n];
for (Int_t i=0; i x[i] = i*0.1;
y[i] = 10*sin(x[i]+0.2);
}

TGraph *gr1 = new TGraph (n, x, y);

gr1->Draw(“ALP”);

графическое окно – TCanvas. Собственно отрисовка производится в специальных областях – TPad. Внутри одного TCanvas может быть несколько TPad.
TCanvas *c1 = new TCanvas(“c1”,“Example”,10,10,800,400);
c1->Divide(2,1);
c1->cd(1);
h1->Draw();
c1->cd(2);
h2->Draw();
c1->Update();

*h1 = new TH1D(“h1”,“Test 1-D histo”,40,0,1);
TH1D *h2 = new TH2D(“h2”,“Test 2-D histo”,40,0,1,40,0,1);
TH1D *hp = new TProfileD(“h1”,“Test profile histo”,40,0,1,0,1);

// Заполнение гистограмм
for( int i=0; i<100; i++ ) {
double x = gRandom->Rndm();
h1->Fill(x*x);
for( int j=0; j<100; j++ ) {
double y = gRandom->Gaus(0.5,0.2);
h2->Fill(x,y);
hp->Fill(x,y);
}
}

// Отрисовка гистограмм
h1->Draw()
h2->Draw(“lego”)

new TF1("f1","sin(x)/x",0,10);
f1->Draw();

Функции с параметрами
TF1 *f1 = new TF1("f1",
"[0]*x*sin([1]*x)",
-3,3); f1->SetParameter(0,10); f1->SetParameter(1,5); f1->Draw();

Double_t *par){ Float_t xx = x[0]; Double_t val = TMath::Abs(par[0]*sin(par[1]*xx)/xx); return val; }

TF1 *f1 = new TF1("f1",MyFunction,0,10,2);

f1->SetParameters(2,1);

f1->Draw();

количество параметров

= new TF1("total","gaus(0)+gaus(3)+gaus(6)",85,125);
total->SetLineColor(2);

h->Fit(total);

for( int i=0; i<9; i++ ) {
par[i] = total->GetParameter(i);
err[i] = total->GetParError(i);
}

<< " Hello" << endl;
float x = 3.0;
int i = 101;
cout <<" x=“ << x
<<" i="<< I << endl;
}

File script2.c:
#include
void test() {
cout << " Hello" << endl;
float x = 3.0;
int i = 101;
cout <<" x=“ << x
<<" i=“ << i << endl;
}

root[0] .x script1.c

root[0] .L script2.c
root[1] test()

базового класса – TObject.
Функции TObject:
Object I/O (Read(), Write())
Error handling (Warning(), Error(), SysError(), Fatal())
Sorting (IsSortable(), Compare(), IsEqual(), Hash())
Inspection (Dump(), Inspect())
Printing (Print()) Drawing (Draw(), Paint(), ExecuteEvent())
Bit handling (SetBit(), TestBit())
Memory allocation (operator new and delete, IsOnHeap())
Access to meta information (IsA(), InheritsFrom())
Object browsing (Browse(), IsFolder())

специального формата (обычно, бинарных файлах прямого доступа). Любой объект, отнаследованный от TObject, можно сохранить в файле ROOT с помощью object->Write(). Внутренняя структура файлов ROOT напоминает UNIX-подобную структуру директорий, в которой отдельные объекты играют роль файлов.

TFile f(“demo.root”, “recreate”);
TH1F *h = new TH1F(“h1”,“Demo histo”,100,-4,4);
h->FillRandom("gaus",1000);
h->Write();
f.Close();

сохранения и анализа большого количества однородных объектов.
Возможности TTree:
сохранять объекты сложной структуры – “древесная” организация данных
встроенные механизмы компрессии данных
встроенные механизмы обратной совместимости файлов при изменении структуры объектов
возможность селективного доступа к данным
возможность прозрачного объединения деревьев из разных файлов
TNtuple – упрощенная версия TTree (электронная таблица с float)

TFile f("tree1.root","recreate");
TTree t1("t1","a simple Tree with simple variables");
Float_t px, py, pz;
Double_t random;
Int_t ev;
t1.Branch("px",&px,"px/F");
t1.Branch("py",&py,"py/F");
t1.Branch("pz",&pz,"pz/F");
t1.Branch("ev",&ev,"ev/I");
for (Int_t i=0; i<10000; i++) {
gRandom->Rannor(px,py);
pz = px*px + py*py;
random = gRandom->Rndm();
ev = i;
t1.Fill();
}
t1.Write();
}

tree1r() {
TFile *f = new TFile("tree1.root");
TTree *t1 = (TTree*)f->Get("t1");
Float_t px, py, pz; Double_t random; Int_t ev;
t1->SetBranchAddress("px",&px);
t1->SetBranchAddress("py",&py);
t1->SetBranchAddress("pz",&pz);
t1->SetBranchAddress("random",&random);
t1->SetBranchAddress("ev",&ev);
TH2F *hpxpy = new TH2F("hpxpy","py vs px",30,-3,3,30,-3,3);
Int_t nentries = (Int_t)t1->GetEntries();
for (Int_t i=0; i t1->GetEntry(i);
hpxpy->Fill(px,py);
}
}

дерева (“ветви”)
tree->Show(10);
Распечатать значение всех переменных (“листьев”) для записи номер 10 ва
tree->Scan(“px:py”);
Распечатать таблицу значений px и py для всех записей в таблице
tree->Scan(“px:py”,“abs(pz)>0.1”);
Распечатать таблицу значений px и py для тех записей в таблице, для которых выполняется условие abs(pz)>0.1

переменной px
tree->Draw(“px:py”,“abs(pz)>0.1”);
Отобразить двумерное распределение переменных px и py при условии, что abs(pz)>0.1
tree->Draw(“(px*px) >> h_px”);
Отобразить распределение переменной px2 и сохранить его в гистограмму с именем h_px
tree->Draw(“px:py”,“”,“lego”);
Отобразить двумерное распределение переменных px и py, полученное по всем событиям, записанным в дереве. Использовать графическое представление в виде LEGO-plot.

данных часто возникает необходимость обработать большое количество файлов, в которых сохранены деревья одинаковой структуры. Для прозрачного доступа к цепочке файлов в ROOT предусмотрен класс TChain.

root[0] TChain chain("T");
root[1] chain.Add("Event.root")
root[2] chain.Add("Event50.root")
root[3] chain.Draw("fTracks.fPx")

– модуль, позволяющий использовать объекты ROOT из интерпретатора python. Используя PyROOT, можно быстро интегрировать ROOT с другими программными продуктами, для которых существует модуль для python. Примеры: графические приложения с использованием Qt, генерация динамических веб-страниц и т.п.
from ROOT import gRandom,TCanvas,TH1F
c1 = TCanvas('c1','Example',200,10,700,500)
hpx = TH1F('hpx','px',100,-4,4)
for i in xrange(25000):
px = gRandom.Gaus()
hpx.Fill(px)
hpx.Draw()
c1.Update()